单智能体(Single Agent)是指在一个特定的环境中,仅有一个智能体进行感知、学习和行动的情况。在这种情况下,智能体需要独立地与环境进行交互,并根据环境的反馈来优化其行为策略,以实现预设的目标。 与多智能体系统相比,单智能体系统的复杂性相对较低,因为不需要考虑多个智能体之间的交互和协调问题。这使得单智能体...
近日，来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。Graham Neubig 从以下几个方面展开：当代 AI 智能体发展的元素，包括大语言模型、提示以及动作空间；多智能体系统示例；多智能体系统存在的问题；如何从使用多个专门的智能体过渡到一个...
最近,「多智能体系统」是人工智能领域最热门的流行词之一,也是开源框架 MetaGPT 、 Autogen 等研究的焦点。 但是,多智能体系统就一定是完美的吗 近日,来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。 GrahamNeubig 从以下几个方面展开: ...
如何从使用多个专门的智能体过渡到一个强大的智能体,以及一些需要解决的问题。 CMU 机器学习和计算机系助理教授陈天奇对这项研究进行了转发并评论:「这是一篇关于如何让单智能体系统更强大的深刻见解,对机器学习系统也有很好的启示。提示前缀缓存将成为与其他一般推理优化技术相互作用的一项关键技术」。 基于LLM 的智能体...
单智能体和多智能体的主要区别体现在智能体的数量、交互复杂性以及应用场景等方面。 智能体数量: 单智能体系统:仅包含一个智能体,该智能体独立地与环境进行交互,并根据环境的反馈来优化其行为策略。 多智能体系统:包含多个智能体,这些智能体可以同时与环境以及彼此进行交互。
智能体函数是一种抽象的数学描述,而智能体程序是一个具体的实现,可以在某些物理系统中运行。 斯图尔特·罗素 《人工智能》 搜索(第3～5章)和规划(第11章)是人工智能的子领域,专门用于寻找实现智能体目标的动作序列。 斯图尔特·罗素 《人工智能》 从概念上讲,应该把它看作完全在智能体之外,因为智能体不能修改...
这一章我们主要开始讲单智能体的深度强化学习,上一章虽然也是基于单智能体,但大多还属于经典强化学习的范畴,而本章节将会明确地把“深度”这两个字弄进来。前面已经明确讲过我们的Actor、Critic可以是神经网络,但是我们没有说这个神经网络具体怎样去算、怎样去推导,这些问题我们都会在本章节中进行介绍。正如上一章节...
01卡内基梅隆大学副教授Graham Neubig强调单智能体系统在人工智能领域仍具有重要价值。 02当代AI智能体发展包括大语言模型、提示和动作空间,但多智能体系统并非完美无缺。 03作者以CodeR多智能体框架为例,指出多智能体系统存在获得正确结构、上下文信息传递和可维护性等问题。
近日,来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。 Graham Neubig 从以下几个方面展开: 当代AI 智能体发展的元素,包括大语言模型、提示以及动作空间; 多智能体系统示例;
首先，单智能体之所以会被忽视，其中一个原因是每个智能体在特定任务上可能表现得非常出色。只要有合适的结构和工具，单智能体就能高效地完成任务。至于能否与多智能体竞争，纽比格表示，或许我们低估了单智能体的潜力，甚至可以说，它们的实施比想象中更加容易。让我们进一步看看打造优秀的单智能体所需的要素。首先，...